京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
小白学数据分析--ARPDAU的价值
本文就这个问题给大家解析一下ARPDAU。在讲ARPDAU之前,有两个概念大家应该很清楚,一个是ARPU,另一个是ARPPU,如果有不清楚的同学请查看《移动游戏数据分析白皮书》。
首先我们明确ARPDAU的定义:日活跃用户的平均收益,Avg. Revenue Per DAU;计算方式为,ARPDAU=每日总收入/每日活跃用户数。
为什么要有ARPDAU?
在移动端市场由于移动游戏的用户忠诚度不够高,流动性强,手游产品生命周期短,推广费增长迅速、推广周期短的因素所以我们不能再以ARPU或者ARPPU这种按周或者月为维度的衡量方式来进行计算。ARPDAU其实是在更加短的时间间隔内对游戏的收益能力与用户量之间寻找一个桥梁。
从下面的公式中可看到其作用:
Revenue=DAU*ARPDAU
上述公式是对每天收入的一种计算模式,如果按照用户生命周期来做衡量则变成:
E_Revenue=DAU*ARPDAU*E_LT
注:E为期望,LT为生命周期
综上我们可以得到,在用户规模和平均收益固定的前提下,可以根据生命周期长度的变化来确定收入规模,这点其实是我们平时最常去考虑的。
其实上述公式在海外已经多次被讨论过,用户规模、用户生命周期、产品质量和渠道推广这几点都是对这个公式的直接反馈。就ARPDAU来看,我们可以理解为下面的一句话:每当游戏产生一个有效的活跃用户,则单日为游戏贡献收入为ARPDAU,如果有效活跃用户的生命周期为LT,则单个用户全生命周期内贡献的收入为LT*ARPDAU。
由此可见,ARPDAU已成为衡量游戏收益能力的一个新指标。ARPDAU直接反馈在推广阶段,是一个有效活跃用户预期收益能力的表现。为什么这样说,因为一个有效活跃用户每活跃一天产生的收入就是ARPDAU,如果留存效果比较好,生命周期比较长,那么单个活跃用户在生命周期内贡献的收入就是ARPDAU与LT的乘积。这一点如果和CPA结合起来,就可以去衡量近来的一个有效CPA与ARPDAU*LT之间的大小。
DAU
无论是重计费游戏还是轻计费游戏,都想把用户规模做到一定的量级。从这个公式中能够看到,在ARPDAU较低的情况下,生命周期长度和用户规模都成为保障收入的支撑;其次有效用户群不仅代表推广阶段较好的用户质量,同时也是产品质量的重要体现。
就DAU而言,我们需要进一步了解DAU的结构和质量。因为DAU是最直接影响未来的用户生命周期和提升付费概率的因素(比如DAU中,优质用户不断的积累)。

LT
用户生命周期,一方面是对近来推广的用户质量体现,同时也是产品黏度和质量的重要衡量指标。如果要在三个参数打上标签,我觉得下面的标签算是一个例子:

ARPDAU
Jon Walsh说,“从游戏类型来看,有的游戏属于高转化率游戏,这类游戏付费转化率高,但是ARPPU低;有的游戏属于高付费游戏,这类游戏付费转化率低,但是ARPPU高。“不过如果你去从ARPDAU的角度去看待的时候,你会发现不必考虑付费用户的付费结构和规模,从而快速通过生命周期和规模衡量收益能力。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Python开发中,HTTP请求是与外部服务交互的核心场景——调用第三方API、对接微服务、爬取数据等都离不开它。虽然requests库已 ...
2025-12-12在数据驱动决策中,“数据波动大不大”是高频问题——零售店长关心日销售额是否稳定,工厂管理者关注产品尺寸偏差是否可控,基金 ...
2025-12-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力矩阵中,数据查询语言(SQL)是贯穿工作全流程的“核心工具”。无论是从数据库 ...
2025-12-12很多小伙伴都在问CDA考试的问题,以下是结合 2025 年最新政策与行业动态更新的 CDA 数据分析师认证考试 Q&A,覆盖考试内容、报考 ...
2025-12-11在Excel数据可视化中,柱形图因直观展示数据差异的优势被广泛使用,而背景色设置绝非简单的“换颜色”——合理的背景色能突出核 ...
2025-12-11在科研实验、商业分析或医学研究中,我们常需要判断“两组数据的差异是真实存在,还是偶然波动”——比如“新降压药的效果是否优 ...
2025-12-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,数据库就像“数据仓库的核心骨架”——所有业务数据的存储、组织与提 ...
2025-12-11在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01